Üsküdar Üniversitesi'nde, 1998’den bu yana toplanan nörogörüntüleme verileri yapay zekayla tasnif edildi.
Üniversiteden yapılan açıklama, verilerin, üniversitenin uygulama ve araştırma merkezlerinde analiz edilerek BraiNP/NP Model'in oluşturulduğu yönünde.
Üsküdar Üniversitesi Rektör Danışmanı ve Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi Yazılım Mühendisliği Bölüm Başkanı Prof. Dr. Türker Tekin Ergüzel, üniversitenin Kurucu Rektörü Prof. Dr. Nevzat Tarhan'ın danışman olarak yer aldığı kadro tarafından geliştirilen BraiNP/NP Model hakkında açıklama yaptı.
Açıklamada Ergüzel'in görüşlerine yer verildi, verilerin NPİstanbul Hastanesi'nde toplandığını belirten Ergüzel; "NP Model, tüm süreçlerinde yapay zeka algoritmaları kullanılan, farklı psikiyatrik hastalıkların ön tanı sınıflandırmasına veya tedavi sonucu öngörüsüne ilişkin geliştirilen yüksek öngörü becerisine sahip bir modelidir" cümlelerini kullandı.
Ergüzel, modelin bilimsel yayınla sınırlı kalmadığını sağlık sistemine kazandırıldığını vurgulayarak, modelle hastalıkların erken ön tanı ve tedavisinde etkin kullanılmasının amaçlandığını belirtti.
Son 3 yıl içinde, klasik yapay zeka algoritmalarının hastalıkları tasnif etme konusunda kayda değer bir gelişme yaşandığını söyleyen Ergüzel, bu gelişmelerin temelinde, toplanan verinin artan çözünürlüğü, hastalara ait veri setlerinin çeşitlenmesi ve özellikle derin öğrenme algoritmalarının yaygın olarak kullanılmasının bulunduğunu söyledi.
Ergüzel, yaygın görülen psikiyatrik hastalıkların sınıflandırılmasında ön tanı kapasitesiyle geliştirilen modelin üniversitedeki sinir bilim uzmanları ve yazılım mühendisleri ile birlikte tasarlandığı bilgisini aktararak; "Modelin uluslararası patent başvurusu yapılmıştır. Patent tescili, uygulamanın potansiyelinin ve özgün, yenilikçi becerisinin tescili olmakla birlikte NPİstanbul Hastanesi hekimlerinin kullanımına açılmıştır" dedi.
Kısa ve uzun vadede hasta, hekim ve sağlık sistemi için sağlanacak 7 temel katkı olduğunu söyleyen Ergüzel, bu katkıları; "Erken müdahale, komplikasyonların önlenmesi, azaltılmış acı, kişiselleştirilmiş tedavi planları, kaynak tahsisi, eğitim ve destek, iyileştirilmiş prognoz" olarak sıraladı.
